Description

Die inverse Kinematik von Roboterarmen ist, abhängig vom Aufbau des Armes und der Umgebung, weiterhin eine herausfordernde Aufgabe. In dieser Arbeit soll der Einsatz von neuronalen Netzwerken in diesem Kontext untersucht werden.

Ein besonderer Fokus liegt auf der Verwendung von Clifford Algebra zur Repräsentation der Kinematik. Deine Arbeit umfasst u.a. die folgenden Punkte:

• Du analysierst, ob kinematische Zwangsbedingungen durch algebraische Repräsentation in neuronalen Netzwerken in Form von Clifford Layern integriert werden können.
• Darüber hinaus validierst du die Ergebnisse und überprüfst, ob dies die Qualität des Gesamtsystems verbessert.
• Auch setzt du die untersuchten Methodiken auf Basis von Python und C++ um.

Clifford Algebra ist eine Algebra, die die Gibbs Vektor Algebra, komplexe Zahlen, Quaternionen, Grassmann Algebra und Grassmann-Cayley Algebra in einer gemeinsamen Algebra zusammenfasst. Kinematische Transformationen lassen sich nicht nur algebraisch effektiv in der Clifford Algebra repräsentieren. Vielmehr können auch geometrische und kinematische Zwangsbedingungen in der Algebra repräsentiert und numerisch implementiert werden. Dies macht den Einsatz der Algebra im Kontext von neuronalen Netzwerken sehr interessant.

Qualifications

• Ausbildung: Studium im Bereich Mathematik oder vergleichbar
• Erfahrungen und Know-how: grundsätzliches Verständnis für Roboter Kinematik; erste Programmiererfahrung in Python oder C++; Vorwissen im Bereich Quaternionen und Rotationsmatrizen von Vorteil
• Persönlichkeit und Arbeitsweise: du bist eine eigenständige Person mit wissenschaftlicher Neugier
• Arbeitsalltag: Kombination aus mobilem Arbeiten und Anwesenheit am Standort in Renningen in Absprache mit den Betreuenden
• Begeisterung: Interesse an mathematischen Forschungsaufgaben in der Industrie
• Sprachen: verhandlungssicheres Deutsch oder Englisch

Additional Info

Beginn: nach Absprache
Dauer: 6 Monate

Voraussetzung für die Abschlussarbeit ist deine Immatrikulation an einer Hochschule. Bitte füge deiner Bewerbung deinen Lebenslauf, deinen aktuellen Notenspiegel, deine Prüfungsordnung sowie ggf. deine gültige Arbeits- und Aufenthaltserlaubnis bei.

Vielfalt und Inklusion sind für uns keine Trends, sondern fest verankert in unserer Unternehmenskultur. Daher freuen wir uns über alle Bewerbungen: unabhängig von Geschlecht, Alter, Behinderung, Religion, ethnischer Herkunft oder sexueller Identität.

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Christian Perwass (Fachabteilung)
+49 5121 49 2474
Uwe Iben (Fachabteilung)
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